self.net.blobs[, , self.image_resize, self.image_resize) #image = caffe.io.load_image(image_file) image = cv2.imread(image_file) image = cv2.resize(image, (,)) img = np.zeros((,,,)) img[,,:,:] = image[:,:,]-104.0 img[,,:,:] = image[:,:,]-113.0 img[,,…

这两周在跑一个模型,我真的是被折腾的要崩溃了. 最后原因就是数据类型的问题,你说是不是应该管小黑屋啊. skimage.io.imread得到的是uint8的数据,而caffe.io.load_image得到的是0-1之间的小数. img=skimage.io.imread(img_path), uint8,0-255 img=caffe.io.load_image(img_path), float,0-1 这个还不是最关键的,关键是在使用时的实际情况. caffe里,使用caffe.io.lo…

编译opencv记录 1.opencv,opencv_contrib包, 3.4.5版本 2. 到opencv/build 目录下 删除所有文件 $rm -rf * 3. 打开cmake图形界面 $cmake-gui ~设置source code和build binaries 路径 ~点击Configure -Configure Done 后 Search 下搜索以下词 1.java 三项取消 2.Cuda  withcuda勾选 3.Gtk  with_gtk_2_x勾选 4.non OPEN…

OpenCV Error: Assertion failed (ssize.area() > ) /modules/imgproc/src/imgwarp. 根据错误提示,查看一下opencv源码中的imgwarp.cpp 发现出错处为opencv的resize()函数的如下行: void cv::resize( InputArray _src, OutputArray _dst, Size dsize, double inv_scale_x, double inv_scale_y, int i…

PyQt5+Caffe+Opencv搭建人脸识别登录界面(转载) 最近开始学习Qt,结合之前学习过的caffe一起搭建了一个人脸识别登录系统的程序,新手可能有理解不到位的情况,还请大家多多指教. 我的想法是用opencv自带的人脸检测算法检测出面部,利用caffe训练好的卷积神经网络来提取特征,通过计算当前检测到的人脸与已近注册的所有用户的面部特征之间的相似度,如果最大的相似度大于一个阈值,就可以确定当前检测到的人脸对应为这个相似度最大的用户了. ###Caffe人脸识别 因为不断有新的用户加入…

学习深度学习已有一段时间了,总想着拿它做点什么,今天终于完成了一个基于caffe的人脸检测,这篇博文将告诉你怎样通过caffe一步步实现人脸检测.本文主要参考唐宇迪老师的教程,在这里感谢老师的辛勤付出. 传统机器学习方法实现人脸检测: 人脸检测在opencv中已经帮我们实现了,我们要把它玩起来很简单,只需要简简单单的几行代码其实就可以搞定.(haarcascade_frontalface_alt.xml这个文件在opencv的安装目录下能找到,笔者的路径是:E:\opencv2.4.10\ope…

查看网络结构: (1)利用caffe自带的Python,可以将*.prototxt保存为一张图片, sudo  python python/draw_net.py  *.prototxt  *.png  --rankdir=BT(或者,TB,LR,RL) (2)利用Netscope,可以生成网络结构,并带有详细信息, http://ethereon.github.io/netscope/quickstart.html http://ethereon.github.io/netscope/#/ed…

问题描述在windows平台上,本地训练SSD_512得到了对应的权值参数文件,加载模型进行前向测试的时候,发现调用caffe.io.Transformer中的resize处理函数速度太慢,打算用opencv的resize做替换,因此更改了输入图片到模型中的预处理过程,使用caffe.io.Transformer进行预处理的过程如下: import numpy as np import sys,os # 设置当前的工作环境在caffe下 caffe_root = '/home/xxx/caffe…

# 设定图片的shape格式为网络data层格式 transformer = caffe.io.Transformer({'data': net.blobs['data'].data.shape}) # 改变维度的顺序,由原始图片维度(width, height, channel)变为(channel, width, height) transformer.set_transpose('data', (2,0,1)) # 减去均值,注意要先将binaryproto格式均值文件转换为npy格式[此…

引用了下文的资料,在此感谢! http://www.cnblogs.com/alexcai/p/5468164.html http://blog.csdn.net/garfielder007/article/details/51480844 第一.cifar数据集的知识 The CIFAR-10 dataset The CIFAR-10 dataset consists of 60000 32x32 colour images in 10 classes, with 6000 images pe…